蓝圈是实际的物体形状。

红叉是通过距离传感器观测到的点。

红圈是使用圆形拟合估计的物体形状。

05 SLAM

同时本地化和映射（Simultaneous Localization and Mapping，SLAM）的例子。

1. 迭代最近点匹配

本算法是使用单值解构进行二维迭代最近点（Iterative Closest Point，ICP）匹配的例子。

它能计算从一些点到另一些点的旋转矩阵和平移矩阵。

相关阅读：

机器人运动介绍：迭代最近点算法

https://cs.gmu.edu/~kosecka/cs685/cs685-icp.pdf

2. EKF SLAM

这是基于扩展卡尔曼滤波的SLAM示例。

蓝线是真实路径，黑线是导航推测路径，红线是EKF SLAM估计的路径。

绿叉是估计的地标。

相关阅读：

概率机器人学

http://www.probabilistic-robotics.org/

3. FastSLAM 1.0

这是用FastSLAM 1.0进行基于特征的SLAM的示例。

蓝线是实际路径，黑线是导航推测，红线是FastSLAM的推测路径。

红点是FastSLAM中的粒子。

黑点是地标，蓝叉是FastLSAM估算的地标位置。

相关阅读：

概率机器人学

http://www.probabilistic-robotics.org/

4. FastSLAM 2.0

这是用FastSLAM 2.0进行基于特征的SLAM的示例。

动画的含义与FastSLAM 1.0的情况相同。